基于数据驱动的化工过程故障监测与诊断研究

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1、原创性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得内蒙古工业大学及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：内蒙古工业大学有权将学位论文的全部或部分内容保留并向国家有关机构、部门送交学位论

2、文的复印件和磁盘，允许编入有关数据库进行检索，也可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。为保护学校和导师的知识产权，作者毕业后涉及该学位论文的主要内容或研究成果用于发表学术论文须征得内蒙古工业大学就读期间导师的同意，并且版权单位必须署名为内蒙古工业大学方可投稿或公开发表。本学位论文属于保密□，在年解密后适用本授权书。不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：万方数据内蒙古工业大学硕士学位论文摘要随着现代工业生产过程的大型化和复杂化，迫切需要提高工业生产过程系统的

3、可靠性和安全性，使得事故发生甚至系统崩溃所造成的经济损失得以避免，因此能够准确及时的检测，诊断和消除故障成为研究的重点之一，并且具有重要的现实意义。复杂的工业过程中精确的数学模型很难建立，但过程数据很容易获得，因此对基于数据驱动方法的研究具有重要的理论价值和广泛的应用价值。目前，随着控制理论、信息技术等领域的逐渐发展，过程的故障诊断技术也得到了更加深入的发展。本文的主要研究内容是以小波分析和主元分析(PrineipalComponentAnalysis,PCA)的基本理论为基础，将主元分析PCA去线性变量相关性

4、的能力与小波变换提取变量局部特征和近似分解变量自相关性的能力综合起来，提出一种改进的多尺度主元分析算法(MultiscalePrincipalComponentAnalysis,MSPCA)用于化工过程故障监测。在此基础上，对检测到的故障进行进一步诊断，提出一种统计学方法和模式识别方法(即自适应的模糊神经网络(ANFIS))相结合的故障诊断新策略。该方法通过MSPCA对数据进行特征提取，然后将特征值输入ANFIS分类器进行故障识别与诊断。完成的具体工作如下：(1)基于改进MSPCA的故障监测针对化工过程中难以监

5、测到的较小偏移性故障，提出了一种改进MSPCA的故障监测算法。首先利用小波阈值去噪的方法，消除原始过程数据中的大部分高频随机噪声，使得数据不受噪声的影响，然后利用小波分解将去噪后的数据分解成逼近系数和细节系数，分别在各个尺度上建立主元分析模型，对各个尺度小波系数消噪并重构得到综合尺度的故障监测模型。通过对化工过程—TE过程的仿真研究，验证了该方法的可行性和有效性。与传统PCA方法和传统MSPCA相比，改进MSPCA方法能有效、及时地监测到过程中的缓变故障。(2)基于MSPCA-ANFIS的故障诊断当故障被检测到

6、后，需要进一步对故障进行识别与诊断。为此，本文提出一种基于MSPCA-ANFIS的故障诊断新策略。该方法采用前述MSPCA方法提取的特征作为ANFIS分类器的输入，然后用ANFIS分类器进行故障识别。通过特征提取将高维的输入变量转变成低维的，同时保留重要的特征信息用于故障诊断。ANFIS是一个多输入单输出的系统，如果只用一个ANFIS分类器对所有故障进行诊断，这样会增加万方数据内蒙古工业大学硕士学位论文网络结构的复杂性和降低诊断能力。因此，本文采用多个ANFIS分类器进行故障诊断，以此提高故障诊断的速度和有效性

7、，同时降低了算法的复杂度，易于工业实现。通过对TE过程的仿真研究，验证了该方法的可行性和有效性。关键词：小波变换；多尺度主元分析；自适应的模糊神经网络；过程监测；故障诊断万方数据内蒙古工业大学硕士学位论文AbstractInmodernprocessindustries,withtherapiddevelopmentofmassproduetionandcomplexity,reliabilityandsecurityarebeinggreatlyaddressedtoavoidlargeeconomicall

8、ossresultedfromaccidentsandabnormalbreakdownsofindustrialproductions.Therefore,theprocessingmonitoringisbecomingoneofthemostactiveresearchareasinprocesscontrol.TheProcessofcomplexindustrialisdif